Sắp xảy ra "bong bóng" AI?

AI tiếp tục định hình các chiến lược đám mây, nhưng việc triển khai AI đang diễn ra chậm hơn so với dự đoán của hầu hết mọi người. Vậy chuyện gì đang xảy ra?

Một cuộc khảo sát gần đây do Censuswide thực hiện thay mặt cho Red Hat đã thăm dò 609 nhà quản lý CNTT trên khắp Vương quốc Anh và các thị trường lớn khác. Hơn 80% nhà quản lý CNTT cho biết về tình trạng thiếu hụt kỹ năng AI cấp bách, chủ yếu ở các lĩnh vực như AI tạo sinh, mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và khoa học dữ liệu. Con số này tăng so với mức 72% vào năm ngoái.

Nhu cầu cung cấp (bán) AI, nhu cầu sử dụng AI và việc không thể bán hay sử dụng dẫn đến cái gọi là "sự trì trệ của AI", một vấn đề phức tạp đang làm nhiều người lo ngại.

AI gần như chững lại

Các nhà cung cấp công nghệ tiếp tục đầu tư nguồn lực vào việc phát triển AI, tạo ra các công cụ, nền tảng và cơ sở hạ tầng tiên tiến. Các khoản đầu tư vào AI đang đạt đến mức cao chưa từng có. Theo David S. Linthicum, tác giả của 13 cuốn sách về điện toán, chỉ tính riêng trong năm 2024, dự kiến sẽ có hơn 120 tỷ USD được đầu tư các công ty khởi nghiệp AI. Những đóng góp của các công ty lớn, chẳng hạn như Nvidia, OpenAI và Anthropic, vào một thị trường AI đang phát triển gợi nhớ đến kỷ nguyên dot-com.

Tuy nhiên, trong khi Microsoft, Google, Amazon và các nhà cung cấp lớn khác đang đầu tư mạnh vào cơ sở hạ tầng AI, họ cũng phải đối mặt với áp lực ngày càng tăng để thúc đẩy việc phát triển doanh nghiệp (DN) thành công. Tăng trưởng trong tương lai của họ phụ thuộc vào các công nghệ tiên tiến và khả năng áp dụng các giải pháp này một cách hiệu quả.

Hơn nữa, khi các công ty như Nvidia đối mặt với những thách thức trong hoạt động triển khai phần cứng AI tạo sinh, những rủi ro xung quanh công nghệ phát triển nhanh này trở nên trầm trọng hơn. Vẫn theo David S. Linthicum, các vấn đề về hiệu suất và độ tin cậy có thể ảnh hưởng xấu, khiến mọi người do dự khi áp dụng công nghệ này.

Hiện tại, cần phải có những giải pháp sáng tạo để đảm bảo tăng trưởng bền vững cho các nhà cung cấp công nghệ.

Cung không theo cầu

Câu chuyện không dừng lại ở đó. Việc các DN không thể tận dụng những tiến bộ này do thiếu nhân tài AI đã tạo ra một nút thắt mà một số người ví như bong bóng AI sắp xảy ra.

Các DN ngày nay phải đối mặt với tình trạng thiếu hụt nghiêm trọng các chuyên gia AI, bao gồm các nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư học máy và chuyên gia AI. Khoảng cách này còn trầm trọng hơn do mức lương tăng cao và thị trường việc làm cạnh tranh, khiến việc tìm kiếm các chuyên gia lành nghề ngày càng trở nên khó khăn.

Sự thiếu hụt nhân tài đáng kể này có nghĩa là các DN không thể triển khai công nghệ AI. Sự bất cập giữa mức đầu tư cao và tốc độ áp dụng AI chậm nhấn mạnh nhu cầu về một cách tiếp cận chiến lược hơn, thu hẹp khoảng cách giữa những tiến bộ công nghệ và các ứng dụng thực tế. Đây là những gì cần thiết để đưa thế giới thoát khỏi "giao lộ" trì trệ của AI.

Hậu quả của tình trạng trì trệ AI không chỉ dừng lại ở con số; chúng tấn công vào trọng tâm vị thế cạnh tranh trong lĩnh vực công nghệ. Khi các DN trì hoãn việc triển khai AI, các nhà cung cấp dịch vụ đám mây có thể bị mắc kẹt trong vòng lặp phản hồi. Động thái này có thể dẫn tới việc đánh giá lại thị trường, khiến những dự án AI triển vọng nhất cũng sẽ bị giám sát chặt chẽ.

Chúng ta có thể mong đợi điều gì?

Theo David S. Linthicum, việc triển khai AI không chỉ đơn thuần là mua các công cụ tiên tiến; nó đòi hỏi một chiến lược toàn diện bao gồm đào tạo, thay đổi văn hóa và hỗ trợ liên tục. Các tổ chức cần tạo ra một môi trường, nơi AI có thể phát triển mạnh, đảm bảo rằng các khoản đầu tư sẽ tạo ra lợi nhuận hữu hình. Đây là lý do tại sao việc giải quyết tình trạng thiếu hụt nhân tài không chỉ là vấn đề lấp đầy các vai trò mà còn là việc xây dựng các năng lực phù hợp với các mục tiêu dài hạn.

Những gì nằm ở phía trước cho việc áp dụng AI vẫn còn chưa chắc chắn. Mặc dù áp lực gia tăng nhưng hầu hết các tổ chức cuối cùng sẽ vượt qua những rào cản ban đầu này và đạt được mức tăng năng suất đáng kể trong dài hạn. Chìa khóa là phải lạc quan trong bối cảnh biến động ngắn hạn, giải quyết những thách thức hiện tại, David S. Linthicum chia sẻ.

Một số đề xuất

Vậy nên làm gì để khởi động lại các dự án AI và mang lại giá trị kinh doanh lớn cho các khoản đầu tư lớn? Theo David S. Linthicum, các nhà cung cấp công nghệ nên hợp tác với các tổ chức giáo dục để cung cấp các chương trình đào tạo về AI và khoa học dữ liệu cho nhân viên; tạo các công cụ thân thiện với người dùng và dịch vụ hỗ trợ giúp tích hợp công nghệ AI vào DN dễ dàng hơn; hình thành liên minh chiến lược với các trường đại học và công ty khởi nghiệp để chia sẻ nguồn lực và tạo ra các giải pháp AI toàn diện. Đồng thời tùy chỉnh các dịch vụ AI để đáp ứng nhu cầu riêng biệt của nhiều lĩnh vực khác nhau, thể hiện giá trị tức thời thông qua các nghiên cứu điển hình có liên quan.

Còn các DN nên xây dựng các chương trình đào tạo nội bộ để nâng cao kỹ năng cho nhân viên và tuyển dụng nhiều nhân tài tập trung vào AI; khuyến khích thử nghiệm công nghệ AI trong môi trường hợp tác; xây dựng các dự án AI thí điểm để hiểu rõ lợi ích và trở ngại trước khi mở rộng quy mô; đầu tư vào các hoạt động quản lý dữ liệu để chuẩn bị cho việc sử dụng AI hiệu quả; điều chỉnh các sáng kiến ​​AI phù hợp với mục tiêu kinh doanh và thiết lập số liệu để theo dõi.

“

Tài liệu tham khảo:

1. https://www.itpro.com/business/business-strategy/uk-it-leaders-prioritize-cloud-investment-but-ai-skills-shortages-continue-to-cause-worries

2. https://www.infoworld.com/article/2338115/what-is-generative-ai-artificial-intelligence-that-creates.html

3. https://www.infoworld.com/article/2335213/large-language-models-the-foundations-of-generative-ai.html